# Artificial Intelligence für Prozesstechnik HF – Volltext aller Lektionen

Allgemeine Gewerbeschule Basel · Höhere Fachschule Prozesstechnik. Herbstsemester 2026/27, Samstag, 08:00–11:15 Uhr. Quelle: https://ki-lernen.app.

Dieser Text fasst alle öffentlichen Kursinhalte für maschinelles Lesen zusammen. Einzelne Sessions gibt es kompakter unter https://ki-lernen.app/llms/session-1.txt bis https://ki-lernen.app/llms/session-8.txt.

## Session 1: Einstieg & AI-Arbeitsplatz

- Datum: 22.08.2026 (2026-08-22), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: aktuell
- Leitfrage: Warum ist AI für mich relevant und wie arbeiten wir in diesem Kurs?
- Nutzen: Ich weiss, warum AI meinen Beruf verändert, wo ich selbst stehe, und ich bin technisch arbeitsfähig mit Copilot und NotebookLM.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kennst du die Chancen und Risiken von AI für deine berufliche Zukunft, hast deinen AI-Arbeitsplatz eingerichtet und weisst, wie dieser Lern-Navigator funktioniert.
- Lernziele: Ich beschreibe, wie schnell sich AI entwickelt und was das für meinen Beruf bedeutet. | Ich schätze meine eigene AI-Erfahrung ehrlich ein und benenne meine Erwartungen an den Kurs. | Ich richte Microsoft Copilot und NotebookLM ein und nutze beide einmal erfolgreich. | Ich finde mich im AI-Lern-Navigator zurecht und gebe Feedback zur Roadmap.
- Ergebnisse: Eine persönliche Einschätzung: Was bedeutet AI für meine berufliche Zukunft? | Ein eigener Eintrag im gemeinsamen Use-Case-Backlog der Klasse. | Ein eingerichteter AI-Arbeitsplatz mit Copilot und NotebookLM – beide einmal erfolgreich verwendet. | Feedback zur Roadmap: Was möchte ich lernen, was fehlt mir noch?
- Mindestprodukt: Arbeitsfähiger AI-Arbeitsplatz (Copilot und NotebookLM getestet) plus ein eigener Use Case im Backlog.
- Werkzeuge: Microsoft Copilot, NotebookLM
- Hinweis zu Daten: Arbeite von Anfang an ohne echte Personendaten und ohne vertrauliche Betriebsdaten. Nutze erfundene Namen und gerundete Zahlen.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-1

### Lektion 1: AI-Revolution & Sensibilisierung

URL: https://ki-lernen.app/block/block-1/lektion/b1-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich verstehe, wie schnell sich AI entwickelt, welche Chancen und Risiken daraus entstehen und was das für mich als künftige Fach- oder Führungskraft bedeutet.
Szenario: Im Pausenraum der Nordflex AG diskutiert das Team: Eine Mitarbeiterin sagt, AI übernehme bald die Schichtplanung. Ein Kollege sagt, das Zeug erfinde nur Unsinn. Beide haben teilweise recht – du willst wissen, welcher Teil stimmt.
Hauptwerkzeug: Präsentation des Dozenten
Weitere Werkzeuge: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich beschreibe das Tempo der AI-Entwicklung an konkreten Beispielen.
- Ich nenne je zwei Chancen und zwei Risiken für mein Berufsfeld.
- Ich erkläre, warum AI-Kompetenz zur Fach- und Führungsaufgabe wird.

Voraussetzungen:
- Ein Gerät mit Browser

Ablauf:
1. Input: Geschwindigkeit der Entwicklung: Der Dozent zeigt anhand einer Präsentation, was AI vor drei Jahren konnte und was heute möglich ist. Notiere dabei, was dich überrascht.
2. Veränderung der Arbeitswelt einordnen: Welche Tätigkeiten in deinem Betrieb bestehen überwiegend aus Text, Daten oder Routine? Genau dort verändert AI die Arbeit zuerst.
   Ohne Werkzeug: Frag zwei Kolleginnen oder Kollegen, womit sie täglich am meisten Zeit verlieren.
3. Chancen und Risiken gegenüberstellen: Notiere zwei Chancen (Zeitgewinn, bessere Qualität, weniger Routine) und zwei Risiken (falsche Antworten, Datenabfluss, Abhängigkeit, Kompetenzverlust).
4. Bedeutung für Fach- und Führungskräfte: Wer Prozesse verantwortet, muss AI-Ergebnisse beurteilen können. Nicht bedienen genügt – einschätzen ist die eigentliche Kompetenz.
5. Diskussion: Was heisst das für mich?: Kurzer Austausch in der Gruppe: Welche Veränderung erwartest du in deinem Beruf in den nächsten drei Jahren? Halte deinen Satz schriftlich fest.

Übungsauftrag (10 min): Halte deine persönliche Einschätzung fest: Was verändert AI in deinem Beruf – und was heisst das für dich?
- Notiere zwei Chancen für deinen Arbeitsbereich.
- Notiere zwei Risiken, die du ernst nimmst.
- Schreibe einen Satz: „AI setze ich ein für …, aber ich prüfe immer …“.
Mindestprodukt: Persönliche Einschätzung zu Chancen, Risiken und deinem Leitsatz.

Qualitätschecks:
- Ich kann das Tempo der AI-Entwicklung an einem Beispiel erklären.
- Ich habe je zwei Chancen und Risiken für meinen Beruf benannt.
- Ich kann erklären, warum eine falsche AI-Antwort trotzdem gut klingt.
Typischer Fehler: AI wird pauschal als Hype abgetan oder pauschal als Allwissen behandelt.
Korrektur: Beides prüfen: Wo hilft sie messbar – und wo ist sie nachweislich unzuverlässig?
Hinweis zu Daten: Diskutiere mit allgemeinen Beispielen, nicht mit internen Zahlen deines Betriebs.

### Lektion 2: Kennenlernen & Standortbestimmung

URL: https://ki-lernen.app/block/block-1/lektion/b1-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich weiss, wer mit mir im Kurs ist, wo ich mit AI stehe – und ich bringe meinen eigenen beruflichen Use Case ein.
Szenario: Die Klasse ist gemischt: Einige nutzen AI täglich, andere haben sie noch nie geöffnet. Damit der Kurs für alle passt, muss zuerst sichtbar werden, wer was mitbringt.
Hauptwerkzeug: Austausch in der Klasse

Lernziele:
- Ich ordne meine AI-Erfahrung im Vergleich zur Klasse ein.
- Ich stelle meinen beruflichen Hintergrund und meine Erwartungen kurz vor.
- Ich benenne mindestens einen konkreten Use Case aus meinem Arbeitsalltag.

Voraussetzungen:
- Teilnahme an Lektion 1

Ablauf:
1. Aufstellungen im Raum: Die Klasse stellt sich der Reihe nach auf: nach Alter, nach Berufserfahrung, nach AI-Erfahrung, nach Häufigkeit der AI-Nutzung und nach der eigenen Einschätzung, wie wichtig AI im Beruf wird.
   Vertiefung: Die Aufstellungen zeigen ohne Umfrage sofort, wie breit die Klasse aufgestellt ist.
2. Kurzvorstellung: Jede Person stellt sich in maximal 90 Sekunden vor: beruflicher Hintergrund, aktuelle Tätigkeit, bisherige AI-Erfahrung, Erwartungen an den Kurs.
3. Use Case nennen: Nenne eine Aufgabe aus deinem Arbeitsalltag, bei der AI helfen könnte. Konkret statt allgemein: „Schichtübergabe zusammenfassen“ statt „Zeit sparen“.
4. Use-Case-Backlog aufbauen: Alle genannten Use Cases werden gesammelt. Sie bilden das gemeinsame Backlog und fliessen später in Übungen und Beispiele des Kurses ein.

Übungsauftrag (10 min): Formuliere deinen Use Case für das gemeinsame Backlog.
- Beschreibe die Aufgabe in einem Satz.
- Notiere, wie oft sie vorkommt und wie lange sie heute dauert.
- Notiere, wer das Ergebnis erhält.
Mindestprodukt: Ein eigener Eintrag im Use-Case-Backlog der Klasse.

Qualitätschecks:
- Mein Use Case ist eine konkrete Aufgabe, keine allgemeine Absicht.
- Ich habe Häufigkeit und heutigen Aufwand angegeben.
- Ich habe meine Erwartungen an den Kurs formuliert.
Typischer Fehler: Der Use Case bleibt allgemein („effizienter arbeiten“) und lässt sich nicht bearbeiten.
Korrektur: Immer eine konkrete, wiederkehrende Aufgabe mit sichtbarem Ergebnis wählen.
Hinweis zu Daten: Nenne keine Kunden- oder Personennamen aus deinem Betrieb.

### Lektion 3: AI-Arbeitsplatz einrichten

URL: https://ki-lernen.app/block/block-1/lektion/b1-l3
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich bin technisch arbeitsfähig: Microsoft Copilot und NotebookLM laufen bei mir und ich habe beide einmal erfolgreich verwendet.
Szenario: Bevor geübt werden kann, muss die Werkstatt eingerichtet sein. Ziel dieser Lektion ist keine Tool-Schulung, sondern: Am Ende funktioniert es bei allen.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot
Weitere Werkzeuge: NotebookLM

Lernziele:
- Ich melde mich bei Microsoft Copilot an und stelle einen ersten Auftrag.
- Ich lege in NotebookLM ein Notizbuch mit einer eigenen Quelle an.
- Ich erkenne den Unterschied: Allgemeinwissen des Modells gegenüber eigenen Unterlagen.

Voraussetzungen:
- Gerät mit Browser
- Schul- oder Betriebszugang für Microsoft 365

Ablauf:
1. Copilot öffnen und anmelden: Melde dich mit deinem freigegebenen Konto an. Prüfe, ob der geschützte Arbeitsmodus aktiv ist, bevor du etwas eingibst.
   Ohne Werkzeug: Ohne Zugang arbeitest du vorübergehend mit einem freien Assistenten und ohne interne Inhalte.
2. Erster Auftrag in Copilot: Gib einen kurzen, klaren Auftrag: Rolle, Aufgabe, Format. Beispiel: „Du bist Schichtleiter. Fasse diese Notizen in fünf Stichworten für die Folgeschicht zusammen.“
3. NotebookLM einrichten: Lege ein neues Notizbuch an und lade eine unkritische eigene Quelle hoch – etwa ein öffentliches Merkblatt oder deine eigenen Kursnotizen.
4. Frage an die eigene Quelle stellen: Stelle NotebookLM eine Frage, die nur aus deiner Quelle beantwortbar ist. Prüfe die angezeigte Fundstelle im Dokument.
5. Unterschied festhalten: Notiere in einem Satz, wann du Copilot brauchst (allgemeine Formulierungs- und Denkarbeit) und wann NotebookLM (Antworten aus deinen eigenen Unterlagen).

Übungsauftrag (20 min): Richte deinen AI-Arbeitsplatz ein und verwende beide Werkzeuge je einmal erfolgreich.
- Copilot anmelden und einen Auftrag mit Rolle, Aufgabe und Format stellen.
- NotebookLM-Notizbuch mit einer unkritischen Quelle anlegen.
- Eine Frage an die eigene Quelle stellen und die Fundstelle prüfen.
- Notieren, was noch nicht funktioniert hat.
Mindestprodukt: Arbeitsfähiger AI-Arbeitsplatz mit je einem Ergebnis aus Copilot und NotebookLM.

Qualitätschecks:
- Beide Werkzeuge sind angemeldet und wurden einmal genutzt.
- Mein Copilot-Auftrag enthielt Rolle, Aufgabe und Format.
- Die Antwort von NotebookLM konnte ich in meiner Quelle nachschlagen.
Typischer Fehler: Vertrauliche Dokumente werden hochgeladen, nur um schnell etwas zu testen.
Korrektur: Zum Testen ausschliesslich öffentliche oder eigene, unkritische Unterlagen verwenden.
Hinweis zu Daten: Keine Kundendaten, keine Personaldaten, keine internen Verträge – auch nicht probeweise.

### Lektion 4: Unser AI-Lern-Navigator

URL: https://ki-lernen.app/block/block-1/lektion/b1-l4
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich weiss, wie dieser Kurs funktioniert, wo ich Toolbox und Methodenkoffer finde – und ich gestalte die Roadmap mit.
Szenario: Diese Website ist kein fixer Lehrplan, sondern ein Navigator: Die Roadmap gibt die Richtung vor, der Weg dorthin wird an die Klasse angepasst. Damit das funktioniert, braucht es dein Feedback.
Hauptwerkzeug: Diese Website
Weitere Werkzeuge: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich erkläre die acht Lernblöcke und den adaptiven Kursansatz.
- Ich finde Toolbox, Methodenkoffer und den Fünf-Punkte-AI-Check auf dieser Website.
- Ich gebe konkretes Feedback zur Roadmap.

Voraussetzungen:
- Eingerichteter AI-Arbeitsplatz aus Lektion 3

Ablauf:
1. Die acht Lernblöcke durchgehen: Verschaffe dir einen Überblick über die Roadmap: Block 1 ist ausgearbeitet, Block 2 konkretisiert, die Blöcke 3–8 zeigen Leitfrage, Nutzen und Ergebnisse.
2. Adaptiver Ansatz verstehen: Inhalte werden an Wissensstand, Lernfortschritt, Interessen, berufliche Use Cases, Feedback und aktuelle AI-Entwicklungen angepasst. Die Website wird laufend aktualisiert.
3. Toolbox und Methodenkoffer öffnen: Die Toolbox gruppiert Werkzeuge nach Anwendungszweck. Der Methodenkoffer enthält Lernkreislauf, Arbeitsroutine und den Fünf-Punkte-AI-Check.
4. Use-Case-Backlog verorten: Die Use Cases aus Lektion 2 sind der Vorrat für spätere Übungen. Wer will, dass sein Fall vorkommt, formuliert ihn präzise.
5. Feedback geben: Beantworte fünf Fragen: Was möchte ich lernen? Welche beruflichen Probleme will ich bearbeiten? Welche Werkzeuge interessieren mich? Was fehlt? Was ist unklar?

Übungsauftrag (15 min): Gib dein Feedback zur Roadmap und lege deine drei persönlichen Lernziele fest.
- Beantworte die fünf Feedbackfragen in je einem Satz.
- Wähle die zwei Blöcke, auf die du dich am meisten freust.
- Notiere drei persönliche Lernziele bis zum nächsten Block.
Mindestprodukt: Feedback zur Roadmap plus drei persönliche Lernziele.

Qualitätschecks:
- Ich kann erklären, was am Kurs adaptiv ist und was fix.
- Ich finde Toolbox, Methodenkoffer und AI-Check ohne Suchen.
- Mein Feedback nennt ein konkretes berufliches Problem.
Typischer Fehler: Feedback bleibt höflich und unverbindlich („passt schon“) und hilft niemandem.
Korrektur: Konkret werden: ein Thema, ein Problem, eine offene Frage.

## Session 2: AI verstehen & wirksam nutzen

- Datum: 05.09.2026 (2026-09-05), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: naechstes
- Leitfrage: Wie funktioniert moderne AI – und wie bekomme ich bessere Ergebnisse?
- Nutzen: Ich habe ein verständliches Modell davon, wie AI arbeitet, und eine einfache Methode, mit der meine Ergebnisse deutlich besser werden.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kannst du AI, Machine Learning, Deep Learning und Generative AI einordnen, erklären, warum Halluzinationen entstehen, und mit einer Methode systematisch bessere Ergebnisse erzielen.
- Lernziele: Ich erkläre in eigenen Worten, wie ein Sprachmodell zu seiner Antwort kommt. | Ich bringe für eine Aufgabe die richtige Quellenbasis in ein Notebook. | Ich erkenne typische Halluzinationen und weiss, wie sie entstehen. | Ich verbessere ein Ergebnis gezielt in mehreren Durchgängen statt durch Neuformulieren auf gut Glück.
- Ergebnisse: Ein verständliches eigenes Erklärmodell für moderne AI und LLMs. | Ein Notebook mit kuratierter Quellenbasis aus mehreren Wegen. | Eine Liste typischer Fehlerquellen mit selbst erzeugten Beispielen. | Eine erprobte Methode für bessere AI-Ergebnisse.
- Mindestprodukt: Eine eigene Erklärung der Funktionsweise plus ein datenbasiertes Management Summary.
- Werkzeuge: Microsoft Copilot, ChatGPT, NotebookLM
- Hinweis zu Daten: Übe mit allgemeinen Fachthemen. Keine internen Unterlagen, solange die Freigabe nicht geklärt ist.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-2

### Lektion 1: KI-gestützte Recherche: Wie funktioniert generative AI?

URL: https://ki-lernen.app/block/block-2/lektion/b2-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Verstehen, wie ein Large Language Model vom Training bis zur Antwort auf einen Prompt funktioniert.
Forschungsfrage: Wie funktioniert ein Large Language Model (LLM) – vom Training bis zur Antwort auf einen Prompt?
Szenario: Ihr erarbeitet euch die Antwort selbst. Es gibt keine Vorlesung dazu – ihr recherchiert in Teams und erklärt anschliessend, was ihr herausgefunden habt.
Hauptwerkzeug: Freie Wahl

Lernziele:
- Das Grundprinzip eines Large Language Models in eigenen Worten erklären.
- Mit KI gezielt Informationen recherchieren.
- Zentrale Aussagen kritisch prüfen.
- Quellen und Gegenprüfungen einsetzen.
- Unsicherheiten und mögliche Fehler in KI-Antworten erkennen.

Voraussetzungen:
- Block 1 abgeschlossen

Ablauf:
1. Team und Werkzeug festlegen: Zu zweit oder zu dritt zusammensitzen und entscheiden, mit welchem KI-Tool ihr startet.
2. Recherchieren: Fragt nach, hakt nach, lasst euch Begriffe erklären, die ihr nicht kennt.
3. Gegenprüfen: Zentrale Aussagen mit einer zweiten Quelle oder einem zweiten Tool vergleichen.
4. Erklärung bauen: Formuliert den Weg vom Training bis zur Antwort so, dass ihn jemand ohne Vorwissen versteht.
5. Unsicherheiten markieren: Haltet fest, was ihr nicht sicher belegen könnt – das gehört in die Präsentation.

Phasen:
- Recherchieren: In Teams mit KI und weiteren Quellen der Forschungsfrage nachgehen.
- Verstehen: Zentrale Aussagen prüfen und in eigene Worte bringen.
- Präsentieren: In maximal drei Minuten erklären – verständlich und begründet.

Übungsauftrag (20 min): Recherchiert, wie generative AI und insbesondere Large Language Models funktionieren. Erstellt anschliessend eine kurze Erklärung, mit der ein anderer HF-Student ohne KI-Vorwissen versteht, was grundsätzlich passiert.
- Eure Erklärung soll den Weg von der Entstehung eines LLM bis zur Antwort auf einen Prompt nachvollziehbar machen.
- Ihr dürft KI intensiv einsetzen. Entscheidet selbst, wie ihr recherchiert.
- Wichtig: Übernehmt nicht einfach die erste KI-Antwort. Prüft die zentralen Aussagen.
Mindestprodukt: Selbst erarbeitete Erklärung eines LLM plus Rechercheweg und offene Fragen.

Qualitätschecks:
- Wir können erklären, was wirklich passiert – nicht nur Begriffe nennen.
- Wir können begründen, warum wir unserer Erklärung vertrauen.
- Wir benennen offen, was unklar oder unsicher geblieben ist.
Typischer Fehler: Die erste KI-Antwort wird übernommen und mit Fachbegriffen vorgetragen.
Korrektur: Jede zentrale Aussage gegenprüfen und in eigenen Worten formulieren.

### Lektion 2: Gemini Notebook / NotebookLM: Fünf Wege zur richtigen Wissensbasis

URL: https://ki-lernen.app/block/block-2/lektion/b2-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich weiss, wie ich für eine konkrete Aufgabe die richtige Quellenbasis in mein Notebook bekomme – und entscheide bewusst, welcher Weg passt.
Forschungsfrage: Wie bekomme ich das richtige Wissen in mein Notebook?
Szenario: Du willst ein Thema wirklich beherrschen. Das Wissen liegt verstreut: teils im Web, teils in deinen Unterlagen, teils in einem Erklärvideo, teils in einem Fachbuch im Regal. Die Frage ist nicht, was NotebookLM kann – sondern welche Quellen du ihm gibst.
Hauptwerkzeug: NotebookLM
Weitere Werkzeuge: YouTube, Smartphone-Scan

Lernziele:
- Ich kenne fünf Wege, Wissen in ein Notebook zu bringen.
- Ich wähle den Weg passend zu meiner Ausgangslage.
- Ich beurteile Quellen und Videos, bevor ich sie übernehme.
- Ich baue aus meinen Quellen ein Lernsystem mit Struktur, Test und Wiederholung.

Voraussetzungen:
- NotebookLM eingerichtet (Block 1)

Ablauf:
1. Ausgangslage klären: Wo liegt das beste Wissen für deine Aufgabe – im Web, bei dir, in einem Video oder auf Papier?
2. Drei Wege praktisch durchführen: Challenge 1 bis 3 sind Pflicht: KI-Recherche, eigene Quelle, eigene Datei.
3. Quellen prüfen statt sammeln: Jede Quelle kurz beurteilen: Autor, Aktualität, Absicht, Passung zur Frage.
4. Wissensstruktur erzeugen: Zentrale Konzepte, Zusammenhänge, Widersprüche und Lücken aus den eigenen Quellen herausarbeiten.
5. Testen und lernen: Tutor-Prompt, Quiz mit 10 Fragen, danach mindestens zwei Lernartefakte erzeugen.

Was möchtest du mit deinem Notebook machen?:
- KI findet Quellen für mich: Ich kenne das Thema, aber habe noch keine Quellen. – NotebookLM sucht und schlägt geeignete Quellen zu deinem Thema vor. Du wählst aus. Ziel: Ausgehend von einem Thema eine erste Quellenbasis aufbauen.
- Ich gebe meine Quellen vor: Ich weiss bereits, welchen Quellen ich vertraue. – Du fügst gezielt hinzu, was du kennst: Fachwebsite, Fachartikel, Norm, Herstellerdokumentation, andere vertrauenswürdige Webquelle. Ziel: Den Unterschied zwischen KI-kuratierter und selbst kuratierter Quellenbasis verstehen.
- Ich arbeite mit meinen Dateien: Das Wissen liegt bereits bei mir. – Unterrichtsfolien, Skripte, PDF, Präsentationen, eigene Notizen, Projektdokumentation hochladen und daraus das Notebook bauen. Ziel: NotebookLM als persönliches Wissenssystem über eigene Dokumente erleben.
- Ich lerne mit YouTube: Zu meinem Thema gibt es gute Erklärvideos. – Suche gezielt nach Videos zu einer konkreten Frage und übernimm nur geeignete Videos als Quelle – nicht einfach das erste Ergebnis. Ziel: YouTube wird von einer Videoplattform zu einer durchsuchbaren Lernquelle.
- Mein physisches Buch wird zur KI-Quelle: Mein bestes Wissen steht nicht digital zur Verfügung. – Buch → relevante Seiten auswählen → scannen oder fotografieren → als Datei aufbereiten → ins Notebook aufnehmen → Inhalte analysieren → damit lernen. Ziel: Auch Wissen ausserhalb digitaler Quellen wird Teil deines persönlichen KI-Lernsystems.

Prompt-Vorlagen:
- Wissensstruktur erzeugen: Analysiere meine ausgewählten Quellen. Welche 5–8 zentralen Konzepte muss ich verstehen, um dieses Thema wirklich zu beherrschen? Zeige mir zusätzlich: - wie diese Konzepte zusammenhängen; - welche meiner Quellen für welches Konzept besonders relevant ist; - ob sich meine Quellen an wichtigen Stellen widersprechen; - wo meine Quellenbasis erkennbare Lücken hat. Verwende ausschliesslich meine Quellen.
- Persönlicher Tutor: Du bist mein persönlicher Tutor. Arbeite ausschliesslich mit den Quellen dieses Notebooks. Erkläre mir [KONZEPT] auf HF-Niveau. Verwende ein praktisches Beispiel aus einem Produktions- oder Prozessumfeld. Stelle mir danach drei Verständnisfragen. Zeige mir die Lösungen erst, nachdem ich selbst geantwortet habe.

Übungsauftrag (25 min): Bringe Wissen auf drei verschiedenen Wegen in dein Notebook und baue daraus ein Lernsystem.
- Challenge 1 bis 3 durchführen: KI-Recherche, eigene Quelle, eigene Datei.
- Wissensstruktur-Prompt anwenden und die 5–8 zentralen Konzepte festhalten.
- Tutor-Prompt nutzen, Quiz mit 10 Fragen durchführen und zwei Lernartefakte erzeugen.
Mindestprodukt: Notebook mit kuratierter Quellenbasis aus drei Wegen plus zwei Lernartefakten.

Qualitätschecks:
- Ich kann zu jeder Quelle sagen, warum sie drin ist.
- Meine Quellen stammen aus mindestens drei verschiedenen Wegen.
- Ich habe mein Wissen getestet, nicht nur zusammengefasst.
Typischer Fehler: Möglichst viele Quellen hochladen und hoffen, dass die KI das Richtige daraus macht.
Korrektur: Erst die Ausgangslage klären, dann wenige passende Quellen bewusst auswählen und begründen.
Hinweis zu Daten: Lade nur Unterlagen hoch, die du verwenden darfst. Bei Buchseiten gilt: einzelne Ausschnitte zur persönlichen Nutzung, keine Weitergabe.
Kernaussage: NotebookLM ist nicht die Wissensquelle. NotebookLM arbeitet mit der Wissensbasis, die du ihm zur Verfügung stellst.

### Lektion 3: Data Research Challenge: War der Hitzesommer 2026 wirklich aussergewöhnlich?

URL: https://ki-lernen.app/block/block-2/lektion/b2-l4
Dauer: 90 Minuten
Nutzen: Von der Frage zur belastbaren Aussage: Finde reale Daten, analysiere sie mit KI und zeige visuell, ob der Hitzesommer 2026 tatsächlich aussergewöhnlich war.
Einstieg: Findet die Daten. Analysiert sie mit KI. Visualisiert die Unterschiede. Beweist eure Aussage. Der Sommer 2026 fühlte sich aussergewöhnlich heiss an – aber stimmt dieser Eindruck auch, wenn wir die Daten betrachten?
Forschungsfrage: War der Hitzesommer 2026 wirklich aussergewöhnlich?
Auftrag: Eure Aufgabe: Untersucht mit KI und geeigneten Datenquellen, ob der Sommer 2026 tatsächlich aussergewöhnlich war – und zeigt das Ergebnis so, dass man es innerhalb von 30 Sekunden versteht.
Szenario: Ihr arbeitet in Teams zu zwei bis drei Personen und beantwortet eine reale Frage mit realen Daten: War der Sommer 2026 in der Schweiz aussergewöhnlich heiss?
Hauptwerkzeug: ChatGPT
Weitere Werkzeuge: Google Gemini, Microsoft Copilot, NotebookLM

Lernziele:
- Ich recherchiere mit KI geeignete Datenquellen und prüfe, ob sie wirklich existieren.
- Ich definiere sinnvolle Vergleichsgrössen, bevor ich Daten sammle.
- Ich setze KI für die Analyse ein und verifiziere zentrale Aussagen an den Originaldaten.
- Ich unterscheide in meiner Schlussaussage Fakt und Interpretation.

Voraussetzungen:
- Ein Gerät mit Internetzugang
- Ein KI-Werkzeug mit Datei-Upload

Ablauf:
1. 01 Find – geeignete Daten finden: Mindestens zwei Datenquellen mit Organisation, Link, Inhalt, Vertrauenswürdigkeit und Grenzen.
2. 02 Compare – sinnvollen Vergleich bauen: 2026 gegen mindestens fünf frühere Jahre. Zuerst definieren, was „aussergewöhnlich“ heisst.
3. 03 Analyze – mit KI auswerten: Systematisch nach Auffälligkeiten suchen, mindestens drei KI-Aussagen an den Originaldaten prüfen.
4. 04 Visualize – Antwort sichtbar machen: Eine Darstellung, die in 30 Sekunden zeigt, was 2026 von anderen Jahren unterscheidet.
5. 05 Conclude – Frage beantworten: Maximal fünf Kernaussagen, sauber getrennt in Fakt und Interpretation.

Challenge-Prozess:
- 01 Find – Findet geeignete Daten: Recherchiert Daten zur Temperaturentwicklung in der Schweiz oder einer ausgewählten Schweizer Region.
  · Tagesmitteltemperatur
  · Tageshöchsttemperatur
  · Monatsmittel
  · Anzahl Hitzetage ≥ 30 °C
  · Dauer von Hitzeperioden
  · Temperaturabweichung vom langjährigen Mittel
- 02 Compare – Baut einen sinnvollen Vergleich: Vergleicht 2026 mit mindestens fünf früheren Jahren. Welche Vergleichsjahre sinnvoll sind, entscheidet ihr selbst.
- 03 Analyze – Analysiert die Daten mit KI: Sucht systematisch nach Auffälligkeiten – und setzt dafür ausdrücklich KI ein.
  · Höchste Temperaturen
  · Anzahl Hitzetage
  · Länge von Hitzeperioden
  · Zeitpunkt der Hitze
  · Monatsmittel
  · Abweichungen vom langjährigen Mittel
  · Unterschiede zwischen den Jahren
- 04 Visualize – Macht die Antwort sichtbar: Ziel: Jemand erkennt innerhalb von 30 Sekunden, was 2026 von anderen Jahren unterscheidet.
  · Temperaturverlauf als Liniendiagramm
  · Hitzetage pro Jahr als Balkendiagramm
  · Monatsmittel Juni–August
  · Abweichung vom langjährigen Mittel
  · Heatmap
  · Kleines Dashboard
  · Andere geeignete Darstellung
- 05 Conclude – Beantwortet die Frage: Am Ende steht eine klare Aussage: War der Sommer 2026 aussergewöhnlich? Formuliert maximal fünf Kernaussagen, jede belegbar durch Daten oder eine seriöse Quelle.

Übungsauftrag (60 min): Beantwortet in Teams die Frage mit Daten – von der Quelle bis zur belastbaren Aussage.
- Zwei Datenquellen finden und prüfen.
- Vergleichsjahre und Kennzahl festlegen und begründen.
- Daten mit KI analysieren, drei Aussagen verifizieren.
- Mindestens zwei aussagekräftige Visualisierungen erstellen.
- Management Summary auf einer Seite mit klarem Verdikt abgeben.
Mindestprodukt: Ein einseitiges Management Summary mit Quellen, Visualisierungen, Erkenntnissen und Verdikt.
Abgabe: Eure Abgabe
- Data: Verwendete Datenquellen
- Compare: Vergleichszeitraum und Begründung
- Visualize: Mindestens zwei aussagekräftige Visualisierungen
- Insights: 3–5 zentrale Erkenntnisse
- Verdict: Klare Antwort: War 2026 aussergewöhnlich – ja, nein oder nur unter bestimmten Gesichtspunkten?
- AI Process: Welches KI-Tool wurde verwendet?; Wofür?; Was war der wichtigste Prompt?; Welche KI-Aussagen wurden überprüft?; Was musste verbessert oder korrigiert werden?

Qualitätschecks:
- Jede verwendete Quelle habe ich selbst geöffnet und geprüft.
- Mindestens drei KI-Aussagen habe ich an den Originaldaten verifiziert.
- Fakt und Interpretation sind in meiner Abgabe klar getrennt.
Typischer Fehler: Die von der KI genannte Quelle wird übernommen, ohne sie zu öffnen.
Korrektur: Jede Quelle aufrufen, den Datensatz ansehen und die behaupteten Zahlen stichprobenweise nachzählen.
Hinweis zu Daten: Nur öffentlich zugängliche Daten verwenden. Keine internen oder personenbezogenen Datensätze hochladen.

## Session 3: Lernzielkontrolle & L1-Lücken schliessen

- Datum: 19.09.2026 (2026-09-19), 08:00–11:10
- Status auf der Roadmap: roadmap
- Leitfrage: Wo stehe ich – und welche Grundlagen schliesse ich heute?
- Nutzen: Ich zeige in der Lernzielkontrolle, was ich kann, und schliesse danach im geführten Selbststudium gezielt meine offenen Grundlagen-Fähigkeiten (L1) auf der Lernplattform.
- Danach kannst du: Nach diesem Block weisst du, wo du stehst, und hast deine wichtigsten L1-Lücken mit den Übungen deines persönlichen Lernpfads geschlossen.
- Lernziele: Ich zeige in der Lernzielkontrolle, was ich aus den Blöcken 1 und 2 kann. | Ich erkenne meine offenen L1-Fähigkeiten im persönlichen Lernpfad. | Ich schliesse mindestens zwei L1-Fähigkeiten mit den Übungen der Plattform.
- Ergebnisse: Gewissheit über den eigenen Stand durch die Lernzielkontrolle. | Ein klarer Blick auf die offenen L1-Fähigkeiten im Lernpfad. | Mindestens zwei abgeschlossene L1-Übungen mit Nachweis. | Ein persönlicher Plan für verbleibende Lücken.
- Mindestprodukt: Zwei abgeschlossene L1-Übungen mit eingereichtem Nachweis im persönlichen Lernpfad.
- Werkzeuge: Lernplattform (Lernpfad & Übungen)
- Hinweis zu Daten: Arbeite in den Übungen nur mit Daten und Unterlagen, die du weitergeben darfst. Bei internen Dokumenten vorher die Freigabe klären.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-3

### Lektion 1: L1-Lücken schliessen – Arbeitsphase I

URL: https://ki-lernen.app/block/block-3/lektion/b3-l1
Dauer: 55 Minuten
Nutzen: Ich weiss, welche Grundlagen mir noch fehlen, und habe die erste Lücke direkt geschlossen.
Szenario: Dein Lernpfad zeigt dir, welche L1-Fähigkeiten noch offen sind. Statt alles gleichzeitig anzugehen, wählst du gezielt aus und arbeitest eine Übung nach der anderen.
Hauptwerkzeug: Lernplattform (Lernpfad)

Lernziele:
- Ich öffne meinen persönlichen Lernpfad und sehe meine offenen L1-Fähigkeiten.
- Ich lege meine Reihenfolge für heute fest (zwei bis drei Fähigkeiten).
- Ich schliesse die erste Übung vollständig ab und reiche den Nachweis ein.

Voraussetzungen:
- Lernzielkontrolle absolviert
- Selbsteinschätzung (Self-Assessment) ausgefüllt

Ablauf:
1. Lernpfad öffnen: Öffne «Meine AI Capabilities» auf der Plattform. Dort siehst du deinen Stand, deinen nächsten Schritt und deine offenen L1-Fähigkeiten.
2. Auswahl treffen: Wähle zwei bis drei offene L1-Fähigkeiten für heute. Beginne mit der Empfehlung der Plattform oder mit der Fähigkeit, die dir im Alltag am meisten bringt.
3. Erste Übung bearbeiten: Starte die Übung über «Jetzt üben». Zuerst siehst du nur die Aufgabe – bei Bedarf holst du dir über «Ich brauche Hilfe» Schritt-für-Schritt-Unterstützung.
4. Nachweis einreichen: Schliesse die Übung mit der kurzen Abgabe ab (Prompt/Ergebnis und eine Erkenntnis). Danach zeigt dir die Plattform sofort deinen neuen Fortschritt.

Übungsauftrag (45 min): Schliesse deine erste offene L1-Fähigkeit mit der Übung auf der Plattform ab.
- Lernpfad öffnen und offene L1-Fähigkeiten anschauen.
- Zwei bis drei Fähigkeiten für heute festlegen.
- Erste Übung über «Jetzt üben» bearbeiten.
- Kurze Abgabe einreichen (Prompt/Ergebnis, eine Erkenntnis).
Mindestprodukt: Mindestens eine abgeschlossene L1-Übung mit Nachweis im Lernpfad.

Qualitätschecks:
- Ich habe meine offenen L1-Fähigkeiten im Lernpfad gesehen.
- Ich habe bewusst ausgewählt, was ich heute schliesse.
- Meine Abgabe enthält ein echtes eigenes Beispiel aus Studium oder Beruf.
Typischer Fehler: Planlos durch die Fähigkeitenliste klicken, ohne eine Übung wirklich abzuschliessen.
Korrektur: Immer dem nächsten Schritt des Lernpfads folgen: eine Übung, ein Nachweis, dann weiter.

### Lektion 2: L1-Lücken schliessen – Arbeitsphase II

URL: https://ki-lernen.app/block/block-3/lektion/b3-l2
Dauer: 55 Minuten
Nutzen: Ich schliesse weitere Lücken und weiss am Ende genau, wo ich dranbleiben muss.
Szenario: Du hast die erste Lücke geschlossen. Jetzt geht es an die nächste – und darum, am Ende des Tages einen ehrlichen Blick auf den eigenen Stand zu haben.
Hauptwerkzeug: Lernplattform (Lernpfad)

Lernziele:
- Ich schliesse mindestens eine weitere L1-Übung ab.
- Ich nutze die Hilfe-Schritte gezielt, wenn ich festhänge.
- Ich reflektiere, was mir schwergefallen ist und was ich als Nächstes angehe.

Voraussetzungen:
- Arbeitsphase I

Ablauf:
1. Nächste Übung starten: Folge dem Prinzip «One Next Best Action»: Nimm die nächste empfohlene Übung aus deinem Lernpfad – nicht die bequemste.
2. Gezielt Hilfe holen: Wenn du festhängst, öffne «Ich brauche Hilfe» und arbeite die Schritte durch. Tausche dich bei fachlichen Fragen mit deiner Sitznachbarin oder deinem Sitznachbarn aus.
3. Nachweis einreichen: Reiche auch diese Übung mit der kurzen Abgabe ab – echtes Beispiel, ehrliche Erkenntnis.
4. Kurze Reflexion: Notiere zwei Dinge: Was ist mir heute schwergefallen? Bei welcher offenen Fähigkeit bleibe ich als Nächstes dran?

Übungsauftrag (45 min): Schliesse mindestens eine weitere L1-Übung ab und reflektiere deinen Stand.
- Nächste Übung aus dem Lernpfad starten.
- Bei Bedarf «Ich brauche Hilfe» nutzen.
- Kurze Abgabe einreichen.
- Zwei Sätze Reflexion notieren: Schwierigkeit und nächster Schritt.
Mindestprodukt: Mindestens eine weitere abgeschlossene L1-Übung mit Nachweis und kurzer Reflexion.

Qualitätschecks:
- Ich habe heute mindestens zwei L1-Übungen vollständig abgeschlossen.
- Ich weiss, welche L1-Fähigkeiten bei mir noch offen sind.
- Meine Reflexion benennt eine konkrete Schwierigkeit und den nächsten Schritt.
Typischer Fehler: Übungen nur anfangen und ohne Abgabe zur nächsten springen.
Korrektur: Eine Übung gilt erst als geschlossen, wenn der Nachweis eingereicht ist.

## Session 4: Multimodal mit AI arbeiten

- Datum: 24.10.2026 (2026-10-24), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: roadmap
- Leitfrage: Wie nutze ich AI über Text hinaus?
- Nutzen: Ich arbeite mit AI nicht nur schreibend: Ich verstehe Dokumente schneller, spreche mit ihr, nutze Bilder und kommuniziere wirkungsvoller.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kannst du Dokumente schneller erfassen und bearbeiten, per Sprache arbeiten, visuelle Informationen verstehen und erzeugen und Inhalte wirkungsvoller vermitteln.
- Lernziele: Ich erschliesse ein umfangreiches Dokument in wenigen Minuten. | Ich nutze Spracheingabe für Notizen und Aufträge. | Ich lasse Bilder auswerten und erzeuge einfache Visualisierungen. | Ich wähle die Modalität passend zum Empfänger.
- Ergebnisse: Dokumente schneller verstehen und bearbeiten. | Mit AI sprechen statt nur tippen. | Bilder und visuelle Informationen verstehen und erzeugen. | Inhalte wirkungsvoller kommunizieren.
- Mindestprodukt: Ein Arbeitsergebnis, das mindestens zwei Modalitäten sinnvoll kombiniert.
- Werkzeuge: Microsoft Copilot, Gamma
- Hinweis zu Daten: Keine Bilder mit Personen, Kennzeichen oder vertraulichen Anlagen ohne Freigabe hochladen.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-4

### Lektion 1: Dokumente schneller verstehen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-4/lektion/b4-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich erfasse den Kern eines langen Dokuments in Minuten und weiss, was ich prüfen muss.
Szenario: Ein 40-seitiges Lastenheft liegt vor, die Rückmeldung ist bis morgen fällig.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot
Weitere Werkzeuge: NotebookLM

Lernziele:
- Ich erzeuge eine belastbare Zusammenfassung mit Fundstellen.
- Ich lasse gezielt nach Pflichten, Fristen und Zahlen suchen.
- Ich prüfe die kritischen Stellen im Original.

Voraussetzungen:
- Block 3

Ablauf:
1. Zweck festlegen: Wofür brauchst du das Dokument: entscheiden, prüfen oder umsetzen?
2. Strukturüberblick erzeugen: Nach Kapiteln, Kernaussagen und Stellen mit Verpflichtungen fragen.
3. Gezielt extrahieren: Fristen, Mengen, Toleranzen und Verantwortlichkeiten als Tabelle ausgeben lassen.
4. Kritische Stellen prüfen: Jede Zahl und jede Frist im Original nachlesen.

Übungsauftrag (20 min): Erschliesse ein eigenes längeres Dokument.
- Zweck festlegen.
- Überblick erzeugen.
- Tabelle mit harten Angaben erstellen.
- Zwei Stellen im Original prüfen.
Mindestprodukt: Geprüfte Kurzfassung eines langen Dokuments.

Qualitätschecks:
- Jede Zahl hat eine Kapitel- oder Seitenangabe.
- Widersprüche sind markiert, nicht geglättet.
- Ich habe mindestens zwei Stellen im Original geprüft.
Typischer Fehler: Die Zusammenfassung wird ungeprüft weitergeleitet.
Korrektur: Alles, was Konsequenzen hat, im Original nachlesen.

### Lektion 2: Mit AI sprechen statt tippen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-4/lektion/b4-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich kann unterwegs oder an der Anlage arbeiten, ohne zu tippen.
Szenario: Nach einem Anlagenrundgang hast du zehn Beobachtungen im Kopf und keine Hand frei zum Tippen.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot
Weitere Werkzeuge: ChatGPT

Lernziele:
- Ich diktiere Notizen und lasse sie strukturieren.
- Ich nutze Sprache für Rückfragen und Klärungen.
- Ich kenne die Grenzen der Spracherkennung im Betrieb.

Voraussetzungen:
- Mikrofon oder Mobilgerät

Ablauf:
1. Diktieren: Beobachtungen frei einsprechen, ohne auf Formulierung zu achten.
2. Strukturieren lassen: Auftrag: „Ordne diese Notizen nach Anlage, Befund und Dringlichkeit.“
3. Nachschärfen im Dialog: Fehlende Angaben mündlich ergänzen statt neu zu diktieren.
4. Grenzen kennen: Lärm, Dialekt und Fachbegriffe führen zu Fehlern – Eigennamen und Zahlen immer kontrollieren.

Übungsauftrag (15 min): Erzeuge aus einem Diktat eine strukturierte Notiz.
- Fünf Beobachtungen einsprechen.
- Strukturieren lassen.
- Zahlen und Namen kontrollieren.
Mindestprodukt: Strukturierte Notiz aus einem Diktat.

Qualitätschecks:
- Alle Zahlen und Eigennamen sind kontrolliert.
- Die Struktur passt zum Empfänger.
- Ich weiss, wo Spracheingabe im Betrieb ungeeignet ist.
Typischer Fehler: Diktate werden ungeprüft weitergegeben, inklusive falsch erkannter Zahlen.
Korrektur: Zahlen, Namen und Anlagenbezeichnungen immer gegenlesen.
Hinweis zu Daten: Nicht in Bereichen diktieren, in denen vertrauliche Gespräche mitlaufen könnten.

### Lektion 3: Bilder verstehen und erzeugen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-4/lektion/b4-l3
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich nutze Bilder als Eingabe und erzeuge Visualisierungen, die einen Sachverhalt erklären.
Szenario: Ein Fehlerbild an der Folie soll beschrieben und dem Lieferanten verständlich gemeldet werden.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot
Weitere Werkzeuge: Gamma

Lernziele:
- Ich lasse ein Foto oder Diagramm auswerten.
- Ich erzeuge eine einfache Visualisierung eines Ablaufs.
- Ich prüfe visuelle Ergebnisse auf sachliche Richtigkeit.

Voraussetzungen:
- Ein Foto oder Diagramm ohne vertrauliche Inhalte

Ablauf:
1. Bild auswerten lassen: Beschreibung, mögliche Ursachen und fehlende Angaben abfragen.
2. Fachlich gegenprüfen: Deine Erfahrung schlägt die Vermutung des Modells.
3. Ablauf visualisieren: Prozessschritte als einfaches Diagramm darstellen lassen – Kästchen und Pfeile genügen.
4. Für Empfänger anpassen: Beschriftungen auf die Sprache des Empfängers bringen.

Übungsauftrag (20 min): Werte ein Bild aus und erzeuge eine einfache Visualisierung.
- Bild auswerten lassen.
- Aussagen fachlich prüfen.
- Ablauf als Diagramm darstellen lassen.
Mindestprodukt: Geprüfte Bildauswertung und eine Visualisierung.

Qualitätschecks:
- Beobachtung und Vermutung sind getrennt.
- Das Bild enthält keine vertraulichen Inhalte.
- Die Visualisierung ist ohne Erklärung verständlich.
Typischer Fehler: Vermutete Ursachen werden als Befund gemeldet.
Korrektur: Beobachtung melden, Ursachen als Hypothesen kennzeichnen.

### Lektion 4: Wirkungsvoll kommunizieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-4/lektion/b4-l4
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich wähle die Form, die beim Empfänger ankommt – Folie, Kurzvideo, Audio oder eine Seite Text.
Szenario: Deine Abklärung soll dem Team in fünf Minuten vermittelt werden – Text allein reicht nicht.
Hauptwerkzeug: Gamma
Weitere Werkzeuge: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich wähle die Modalität nach Empfänger und Zweck.
- Ich erstelle eine kurze Präsentation aus vorhandenem Material.
- Ich prüfe Verständlichkeit vor dem Versand.

Voraussetzungen:
- Ein Ergebnis aus Lektion 1 bis 3

Ablauf:
1. Empfänger klären: Wer entscheidet, wer führt aus, wer muss nur informiert sein? Danach richtet sich die Form.
2. Kernbotschaft festlegen: Ein Satz, den alle behalten sollen.
3. Material umwandeln: Aus deinem Text eine kurze Foliensequenz erzeugen lassen.
4. Kürzen und prüfen: Höchstens sechs Folien, jede mit einer Aussage. Zahlen kontrollieren.

Übungsauftrag (20 min): Bereite dein Ergebnis für einen konkreten Empfänger auf.
- Empfänger und Zweck festlegen.
- Kernbotschaft formulieren.
- Sechs Folien erzeugen und kürzen.
Mindestprodukt: Kurzpräsentation oder Kurzvideo mit klarer Kernbotschaft.

Qualitätschecks:
- Die Kernbotschaft steht in einem Satz.
- Jede Folie hat genau eine Aussage.
- Alle Zahlen sind gegen die Quelle geprüft.
Typischer Fehler: Die Folien werden zur Textwüste, weil alles hineinkommt.
Korrektur: Eine Aussage pro Folie, Details in den Anhang.

## Session 5: AI als Denk- und Problemlösungspartner

- Datum: 07.11.2026 (2026-11-07), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: roadmap
- Leitfrage: Wie wird AI zu meinem Sparringspartner?
- Nutzen: Ich nutze AI nicht als Antwortautomat, sondern als Gegenüber, das meine Annahmen prüft und mein Denken schärft.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kannst du Probleme strukturieren, Ursachen und Alternativen entwickeln, eigene Annahmen hinterfragen und Entscheidungen fundierter vorbereiten.
- Lernziele: Ich zerlege ein unklares Problem in bearbeitbare Teile. | Ich entwickle mehrere Ursachenhypothesen und Alternativen. | Ich lasse meine eigenen Annahmen gezielt angreifen. | Ich bereite eine Entscheidung mit Kriterien und Risiken vor.
- Ergebnisse: Probleme besser strukturieren. | Ursachen und Alternativen entwickeln. | Eigene Annahmen hinterfragen. | Entscheidungen fundierter vorbereiten.
- Mindestprodukt: Eine Entscheidungsvorlage mit Optionen, Kriterien, Risiken und Empfehlung.
- Werkzeuge: Microsoft Copilot, Claude
- Hinweis zu Daten: Fallbeispiele anonymisieren: keine Namen von Mitarbeitenden, Kunden oder Lieferanten.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-5

### Lektion 1: Probleme strukturieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-5/lektion/b5-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich verwandle ein diffuses Ärgernis in eine bearbeitbare Fragestellung.
Szenario: „Bei uns läuft die Schichtübergabe schlecht.“ Bevor irgendetwas gelöst wird, muss klar sein, was genau schlecht läuft.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich trenne Symptom, Problem und Ziel.
- Ich zerlege ein Problem in drei bis fünf Teilfragen.
- Ich lege fest, woran ich eine Lösung erkenne.

Voraussetzungen:
- Ein eigenes ungelöstes Problem

Ablauf:
1. Symptom sammeln: Was ist konkret beobachtbar? Wie oft, seit wann, mit welcher Folge?
2. Problem formulieren: Ein Satz: „Weil …, entsteht …, was … kostet.“
3. Zerlegen: Drei bis fünf Teilfragen bilden, jede einzeln beantwortbar.
4. Erfolgskriterium festlegen: Woran erkennst du in vier Wochen, dass es besser ist?

Übungsauftrag (20 min): Strukturiere dein eigenes Problem.
- Symptome sammeln.
- Problemsatz formulieren.
- Teilfragen bilden.
- Erfolgskriterium festlegen.
Mindestprodukt: Strukturierte Problemdefinition.

Qualitätschecks:
- Mein Problemsatz nennt Ursache, Folge und Kosten.
- Jede Teilfrage ist einzeln beantwortbar.
- Das Erfolgskriterium ist überprüfbar.
Typischer Fehler: Die Lösung steht schon im Problemsatz („uns fehlt ein Tool“).
Korrektur: Erst das Problem beschreiben, Lösungen kommen später.

### Lektion 2: Ursachen und Alternativen entwickeln

URL: https://ki-lernen.app/block/block-5/lektion/b5-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich finde mehr als die erstbeste Erklärung und habe echte Handlungsalternativen.
Szenario: Die Ausschussquote steigt seit drei Wochen. Die erste Vermutung ist immer das Material – oft zu Unrecht.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot
Weitere Werkzeuge: Claude

Lernziele:
- Ich bilde mehrere Ursachenhypothesen und ordne sie.
- Ich entwickle mindestens drei unterschiedliche Lösungsansätze.
- Ich erkenne, welche Hypothese sich am schnellsten prüfen lässt.

Voraussetzungen:
- Problemdefinition aus Lektion 1

Ablauf:
1. Hypothesen sammeln: Nach Mensch, Maschine, Material, Methode, Umfeld ordnen und je zwei Hypothesen bilden.
2. Prüfbarkeit bewerten: Welche Hypothese lässt sich mit vorhandenen Daten prüfen?
3. Alternativen entwickeln: Drei Ansätze verlangen: schnell und günstig, gründlich, ungewöhnlich.
4. Konsequenzen durchspielen: Für jeden Ansatz Aufwand, Wirkung und Nebenwirkung notieren.

Übungsauftrag (20 min): Entwickle Hypothesen und Alternativen für dein Problem.
- Sechs Hypothesen bilden.
- Nach Prüfbarkeit ordnen.
- Drei Lösungsansätze entwickeln.
Mindestprodukt: Hypothesen und drei bewertete Alternativen.

Qualitätschecks:
- Ich habe mindestens sechs Hypothesen geprüft.
- Meine drei Ansätze unterscheiden sich wirklich.
- Zu jedem Ansatz sind Aufwand und Wirkung notiert.
Typischer Fehler: Die erste plausible Ursache wird sofort zur Massnahme.
Korrektur: Erst prüfen, dann handeln – die billigste Prüfung zuerst.

### Lektion 3: Eigene Annahmen hinterfragen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-5/lektion/b5-l3
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich merke, wenn ich mich selbst bestätige – und hole mir gezielt Widerspruch.
Szenario: Du bist überzeugt, dass die neue Anlage das Problem löst. Bevor du das Budget beantragst, willst du die Schwachstellen deiner eigenen Argumentation kennen.
Hauptwerkzeug: Claude
Weitere Werkzeuge: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich mache meine Annahmen explizit.
- Ich lasse meine Position gezielt angreifen.
- Ich unterscheide berechtigte Einwände von Rauschen.

Voraussetzungen:
- Ergebnisse aus Lektion 2

Ablauf:
1. Annahmen auflisten: Was muss wahr sein, damit dein Plan funktioniert?
2. Gegenrede anfordern: Auftrag: „Nimm die Gegenposition ein und nenne die drei stärksten Einwände gegen meinen Plan.“
3. Einwände bewerten: Welcher Einwand würde den Plan wirklich kippen?
4. Plan anpassen: Entweder Annahme belegen oder Plan ändern – nicht wegdiskutieren.

Übungsauftrag (20 min): Lass deinen eigenen Plan angreifen.
- Fünf Annahmen auflisten.
- Drei stärkste Einwände anfordern.
- Plan anpassen oder Annahme belegen.
Mindestprodukt: Geprüfte Annahmen mit dokumentierten Einwänden.

Qualitätschecks:
- Meine Annahmen sind einzeln aufgeschrieben.
- Mindestens ein Einwand hat meinen Plan verändert.
- Ich unterscheide belegte und unbelegte Annahmen.
Typischer Fehler: Die AI wird solange gefragt, bis sie zustimmt.
Korrektur: Bewusst Widerspruch anfordern und ihn ernst nehmen.

### Lektion 4: Entscheidungen vorbereiten

URL: https://ki-lernen.app/block/block-5/lektion/b5-l4
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich lege eine Entscheidungsvorlage vor, mit der andere wirklich entscheiden können.
Szenario: Die Betriebsleitung will keine Analyse, sondern eine Empfehlung mit Begründung.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich bewerte Optionen anhand gewichteter Kriterien.
- Ich benenne Risiken und Gegenmassnahmen.
- Ich formuliere eine begründete Empfehlung.

Voraussetzungen:
- Alternativen aus Lektion 2 und 3

Ablauf:
1. Kriterien festlegen: Drei bis fünf Kriterien mit Gewichtung, vor der Bewertung.
2. Optionen bewerten: Bewertung selbst vornehmen, die AI prüft nur auf Lücken.
3. Risiken benennen: Je Option ein Hauptrisiko und eine Gegenmassnahme.
4. Empfehlung formulieren: Eine Empfehlung, eine Begründung, eine Bedingung.

Übungsauftrag (20 min): Erstelle eine Entscheidungsvorlage zu deinem Fall.
- Kriterien mit Gewichtung festlegen.
- Optionen bewerten.
- Risiken ergänzen.
- Empfehlung formulieren.
Mindestprodukt: Entscheidungsvorlage mit Kriterien, Risiken und Empfehlung.

Qualitätschecks:
- Die Kriterien standen vor der Bewertung fest.
- Jede Option hat ein benanntes Risiko.
- Die Empfehlung ist begründet und an eine Bedingung geknüpft.
Typischer Fehler: Die Kriterien werden nachträglich so gewählt, dass die Lieblingsoption gewinnt.
Korrektur: Kriterien und Gewichtung vor der Bewertung festlegen und dokumentieren.

## Session 6: AI für Prozesstechnik

- Datum: 21.11.2026 (2026-11-21), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: roadmap
- Leitfrage: Wie hilft mir AI konkret bei der Verbesserung von Prozessen?
- Nutzen: Ich setze AI dort ein, wo mein Beruf stattfindet: bei Prozessen, Produktion, Qualität, Logistik und Projektarbeit.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kannst du Prozesse schneller analysieren, Schwachstellen und Ursachen erkennen, Daten und Kennzahlen besser nutzen und Verbesserungsmassnahmen entwickeln und priorisieren.
- Lernziele: Ich beschreibe einen Prozess so, dass er analysierbar wird. | Ich finde Schwachstellen und arbeite Ursachen systematisch heraus. | Ich werte Kennzahlen aus, ohne der AI das Rechnen zu überlassen. | Ich priorisiere Massnahmen nach Wirkung und Aufwand.
- Ergebnisse: Prozesse schneller analysieren. | Schwachstellen und Ursachen erkennen. | Daten und KPI besser nutzen. | Verbesserungsmassnahmen entwickeln und priorisieren.
- Mindestprodukt: Eine Prozessanalyse mit Ursachenhypothesen, Kennzahlen und priorisierten Massnahmen.
- Werkzeuge: Microsoft Copilot, NotebookLM
- Hinweis zu Daten: Produktions- und Qualitätsdaten nur anonymisiert und gerundet verwenden. Kundennamen und Chargennummern ersetzen.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-6

### Lektion 1: Prozesse schneller analysieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich bringe einen realen Prozess in wenigen Minuten in eine Form, mit der sich arbeiten lässt.
Szenario: Der Ablauf von der Störungsmeldung bis zur Freigabe ist niemandem vollständig klar – jeder kennt nur seinen Teil.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich beschreibe einen Prozess mit Schritten, Rollen und Übergaben.
- Ich finde Medienbrüche und Wartezeiten.
- Ich stelle den Prozess verständlich dar.

Voraussetzungen:
- Ein Prozess aus dem eigenen Betrieb

Ablauf:
1. Schritte auflisten: Vom Auslöser bis zum Ergebnis, in der Reihenfolge, ohne Bewertung.
2. Rollen und Übergaben ergänzen: Wer macht was, wer erhält was, wo wartet der Prozess?
3. Brüche markieren: Papier, Telefon, System, Doppelerfassung – jeder Wechsel kostet Zeit.
4. Darstellung erzeugen: Als nummerierte Liste oder einfaches Diagramm ausgeben lassen.

Übungsauftrag (20 min): Beschreibe und analysiere einen eigenen Prozess.
- Schritte auflisten.
- Rollen und Übergaben ergänzen.
- Brüche und Wartezeiten markieren.
Mindestprodukt: Analysierbare Prozessbeschreibung.

Qualitätschecks:
- Jeder Schritt hat eine verantwortliche Rolle.
- Medienbrüche sind markiert.
- Die Darstellung ist ohne mündliche Erklärung verständlich.
Typischer Fehler: Der Prozess wird beschrieben, wie er sein sollte, nicht wie er läuft.
Korrektur: Den Ist-Zustand erfassen, inklusive Umwege und Workarounds.

### Lektion 2: Schwachstellen und Ursachen erkennen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich unterscheide Symptom und Ursache und komme zu belastbaren Hypothesen.
Szenario: Die Reklamationen häufen sich an einer Produktgruppe – die Ursache ist unklar, der Druck hoch.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich wende eine Ursachenmethode strukturiert an.
- Ich verbinde Beobachtungen mit möglichen Ursachen.
- Ich lege fest, wie jede Hypothese geprüft wird.

Voraussetzungen:
- Prozessbeschreibung aus Lektion 1

Ablauf:
1. Symptome präzisieren: Was genau, wie oft, seit wann, bei welchen Produkten oder Schichten?
2. Ursachen strukturieren: Nach Mensch, Maschine, Material, Methode, Messung, Umfeld ordnen.
3. Nachfragen bis zur Wurzel: Fünfmal „Warum?“ – die AI stellt die Fragen, du antwortest fachlich.
4. Prüfplan festlegen: Je Hypothese: welche Daten, welcher Aufwand, welches Ergebnis erwartet.

Übungsauftrag (20 min): Arbeite die Ursachen einer echten Schwachstelle heraus.
- Symptome präzisieren.
- Ursachen strukturieren.
- Fünfmal Warum durchgehen.
- Prüfplan festlegen.
Mindestprodukt: Ursachenanalyse mit prüfbaren Hypothesen.

Qualitätschecks:
- Symptom und Ursache sind getrennt.
- Jede Hypothese hat einen Prüfweg.
- Die fachliche Bewertung stammt von mir, nicht von der AI.
Typischer Fehler: Die AI liefert eine Ursache und diese wird ungeprüft übernommen.
Korrektur: Die AI strukturiert, geprüft wird mit Daten aus dem Betrieb.

### Lektion 3: Daten und Kennzahlen nutzen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l3
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich hole aus vorhandenen Daten Aussagen heraus – und rechne selbst nach.
Szenario: Aus 300 Störungsmeldungen im Freitext soll eine Auswertung entstehen, die den Handlungsbedarf zeigt.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich bereite Rohdaten für eine Auswertung auf.
- Ich wähle passende Kennzahlen für die Fragestellung.
- Ich prüfe jede berechnete Zahl gegen die Rohdaten.

Voraussetzungen:
- Ein anonymisierter Datenauszug

Ablauf:
1. Daten anonymisieren: Namen, Kunden und Chargennummern ersetzen, bevor etwas hochgeht.
2. Kategorien bilden lassen: Freitexte in Kategorien ordnen lassen, Kategorien selbst prüfen.
3. Kennzahl wählen: Häufigkeit, Stillstandzeit oder Kosten – passend zur Entscheidung.
4. Selbst nachrechnen: Summen und Anteile in der Tabelle kontrollieren; das Sprachmodell rechnet nicht zuverlässig.
5. Aussage formulieren: Ein Satz, der die Konsequenz benennt, nicht nur die Zahl.

Übungsauftrag (20 min): Werte einen eigenen anonymisierten Datensatz aus.
- Daten anonymisieren.
- Kategorien bilden und prüfen.
- Kennzahl berechnen und selbst nachrechnen.
- Aussage formulieren.
Mindestprodukt: Kennzahlenauswertung mit eigener Kontrollrechnung.

Qualitätschecks:
- Alle Daten sind anonymisiert.
- Jede Zahl habe ich selbst nachgerechnet.
- Meine Aussage nennt die Konsequenz.
Typischer Fehler: Berechnete Werte des Sprachmodells werden ungeprüft übernommen.
Korrektur: Rechnen gehört in die Tabelle, das Sprachmodell erklärt nur das Ergebnis.
Hinweis zu Daten: Keine echten Kunden-, Chargen- oder Personendaten hochladen.

### Lektion 4: Massnahmen entwickeln und priorisieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l4
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich lege einen Massnahmenplan vor, der umsetzbar ist und Wirkung zeigt.
Szenario: Die Analyse liegt vor. Jetzt braucht die Betriebsleitung einen Plan, der in den nächsten vier Wochen wirkt.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich leite Massnahmen aus geprüften Ursachen ab.
- Ich priorisiere nach Wirkung und Aufwand.
- Ich definiere Verantwortung, Termin und Erfolgsmessung.

Voraussetzungen:
- Ergebnisse der Lektionen 1 bis 3

Ablauf:
1. Massnahmen ableiten: Zu jeder geprüften Ursache mindestens eine Massnahme.
2. Wirkung und Aufwand schätzen: Einfache Vierfelder-Einordnung: Sofort, Planen, Prüfen, Verwerfen.
3. Verantwortung festlegen: Pro Massnahme eine Person, ein Termin, eine Messgrösse.
4. Plan prüfen lassen: AI-Check: Sind Ursachen belegt, Zahlen geprüft, Verantwortung geklärt?

Übungsauftrag (20 min): Erstelle deinen priorisierten Massnahmenplan.
- Massnahmen ableiten.
- Nach Wirkung und Aufwand einordnen.
- Verantwortung, Termin und Messgrösse festlegen.
Mindestprodukt: Priorisierter Massnahmenplan.

Qualitätschecks:
- Jede Massnahme geht auf eine geprüfte Ursache zurück.
- Jede Massnahme hat Person, Termin und Messgrösse.
- Die Priorisierung ist begründet.
Typischer Fehler: Zehn Massnahmen gleichzeitig – danach wirkt keine nachweisbar.
Korrektur: Mit einer Sofortmassnahme starten und deren Wirkung messen.

## Session 7: Mit AI Lösungen bauen

- Datum: 05.12.2026 (2026-12-05), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: roadmap
- Leitfrage: Wie komme ich vom Chat zur funktionierenden Lösung?
- Nutzen: Ich baue aus einer wiederkehrenden Aufgabe eine kleine Lösung, die andere nutzen können – ohne Programmierkenntnisse.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kannst du AI-Workflows verstehen, Automatisierungspotenzial erkennen, einfache digitale Lösungen prototypisieren und sie testen und verbessern.
- Lernziele: Ich unterscheide einmalige Aufträge von wiederholbaren Abläufen. | Ich erkenne, welche Aufgaben sich für Automatisierung eignen. | Ich baue einen einfachen Prototyp und teste ihn. | Ich verbessere den Prototyp anhand von Testergebnissen.
- Ergebnisse: AI-Workflows verstehen. | Automatisierungspotenzial erkennen. | Einfache digitale Lösungen selbst prototypisieren. | Lösungen testen und iterativ verbessern.
- Mindestprodukt: Ein getesteter Prototyp mit drei dokumentierten Testfällen.
- Werkzeuge: Lovable, Microsoft Copilot
- Hinweis zu Daten: Prototypen sind Lernbeispiele. Keine echten Betriebsdaten einbauen und keinen produktiven Einsatz ohne Freigabe.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-7

### Lektion 1: Vom Auftrag zum Workflow

URL: https://ki-lernen.app/block/block-7/lektion/b7-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich verwandle einen guten Einzelauftrag in einen Ablauf, der jedes Mal gleich funktioniert.
Szenario: Du machst die Schichtübergabe jedes Mal von Hand – gut, aber jedes Mal wieder von vorn.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich beschreibe einen Ablauf mit Eingabe, Schritten und Ergebnis.
- Ich lege fest, was fix bleibt und was variabel ist.
- Ich dokumentiere den Ablauf so, dass ihn jemand anderes ausführen kann.

Voraussetzungen:
- Eine wiederkehrende Aufgabe aus dem Alltag

Ablauf:
1. Eingabe definieren: Was liegt zu Beginn immer vor? Notizen, Messwerte, Meldungen?
2. Schritte festlegen: Drei bis fünf Schritte, jeder mit einem überprüfbaren Zwischenergebnis.
3. Fix und variabel trennen: Rolle, Format und Prüfregeln bleiben fix; Inhalte wechseln.
4. Ablauf dokumentieren: So aufschreiben, dass die Kollegin ihn ohne Rückfrage ausführen kann.

Übungsauftrag (20 min): Beschreibe deinen ersten Workflow.
- Eingabe definieren.
- Schritte festlegen.
- Fix und variabel trennen.
- Ablauf dokumentieren.
Mindestprodukt: Wiederholbarer Workflow auf einer halben Seite.

Qualitätschecks:
- Jeder Schritt hat ein überprüfbares Zwischenergebnis.
- Fixe und variable Teile sind getrennt.
- Eine andere Person könnte den Ablauf ausführen.
Typischer Fehler: Der Ablauf existiert nur im Kopf und wird jedes Mal neu erfunden.
Korrektur: Aufschreiben und beim nächsten Mal genau so anwenden.

### Lektion 2: Automatisierungspotenzial erkennen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-7/lektion/b7-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich erkenne, welche Aufgaben sich lohnen – und welche man besser von Hand macht.
Szenario: Alles gleichzeitig zu automatisieren scheitert. Es braucht den einen Fall, der schnell Nutzen zeigt.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich bewerte Aufgaben nach Häufigkeit, Regelmässigkeit und Risiko.
- Ich erkenne Aufgaben, die Menschen entscheiden müssen.
- Ich wähle einen sinnvollen ersten Kandidaten aus.

Voraussetzungen:
- Workflow aus Lektion 1

Ablauf:
1. Kandidaten sammeln: Fünf wiederkehrende Aufgaben aus deinem Alltag.
2. Bewerten: Häufigkeit, Zeitaufwand, Fehleranfälligkeit, Klarheit der Regeln.
3. Rote Linien setzen: Entscheidungen mit Personal-, Sicherheits- oder Rechtsfolgen bleiben beim Menschen.
4. Ersten Fall wählen: Häufig, klar geregelt, geringes Risiko – das ist der richtige Start.

Übungsauftrag (15 min): Wähle deinen Automatisierungskandidaten aus.
- Fünf Aufgaben sammeln.
- Nach vier Kriterien bewerten.
- Rote Linien markieren.
- Einen Fall wählen.
Mindestprodukt: Begründet ausgewählter erster Anwendungsfall.

Qualitätschecks:
- Die Auswahl folgt Kriterien, nicht dem Bauchgefühl.
- Rote Linien sind markiert.
- Der Nutzen ist grob geschätzt.
Typischer Fehler: Der komplizierteste Fall wird zuerst angegangen.
Korrektur: Mit dem einfachsten häufigen Fall starten.

### Lektion 3: Prototyp bauen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-7/lektion/b7-l3
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich habe etwas Sichtbares, das andere ausprobieren können – nicht nur eine Idee.
Szenario: Der 5S-Check läuft auf Papier. Ein einfaches Formular mit Auswertung würde den Rundgang halbieren.
Hauptwerkzeug: Lovable
Weitere Werkzeuge: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich beschreibe meine Lösung in einer klaren Anforderung.
- Ich erzeuge einen einfachen funktionierenden Prototyp.
- Ich beschränke mich auf den kleinsten nützlichen Funktionsumfang.

Voraussetzungen:
- Ausgewählter Anwendungsfall

Ablauf:
1. Anforderung formulieren: Wer nutzt es, wofür, welche Eingaben, welches Ergebnis?
2. Kleinsten Umfang festlegen: Was muss die erste Version können – und was ausdrücklich nicht?
3. Prototyp erzeugen: Beschreibung eingeben, Ergebnis ansehen, in kleinen Schritten anpassen.
4. Realitätscheck: Passt es zum Arbeitsalltag: Handschuhe, Lärm, Mobilgerät, Zeitdruck?

Übungsauftrag (25 min): Baue die erste Version deines Prototyps.
- Anforderung formulieren.
- Umfang begrenzen.
- Prototyp erzeugen.
- Realitätscheck machen.
Mindestprodukt: Funktionierender erster Prototyp.

Qualitätschecks:
- Der Umfang ist bewusst begrenzt und dokumentiert.
- Der Prototyp enthält keine echten Betriebsdaten.
- Die Bedienung passt zum Arbeitsalltag.
Typischer Fehler: Die erste Version soll alles können und wird nie fertig.
Korrektur: Kleinster nützlicher Umfang zuerst, Erweiterungen nach dem Test.
Hinweis zu Daten: Prototyp als Lernbeispiel kennzeichnen; kein produktiver Einsatz ohne Freigabe.

### Lektion 4: Testen und verbessern

URL: https://ki-lernen.app/block/block-7/lektion/b7-l4
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich weiss, ob meine Lösung im Alltag hält – weil ich sie an Grenzfällen geprüft habe.
Szenario: Im Test läuft alles – bis jemand ein Feld leer lässt oder eine Bemerkung mit 500 Zeichen einträgt.
Hauptwerkzeug: Lovable

Lernziele:
- Ich definiere drei Testfälle inklusive Grenzfall.
- Ich dokumentiere Fehlschläge ehrlich.
- Ich verbessere gezielt anhand der Testergebnisse.

Voraussetzungen:
- Prototyp aus Lektion 3

Ablauf:
1. Testfälle festlegen: Normalfall, Sonderfall, Grenzfall – vor dem Testen aufschreiben.
2. Von jemand anderem testen lassen: Ohne Erklärung bedienen lassen und dabei nur zuschauen.
3. Ergebnisse dokumentieren: Was funktionierte, was nicht, was war unverständlich?
4. Gezielt nachbessern: Eine Änderung pro Durchgang, danach erneut testen.
5. Nutzen festhalten: Heute gegenüber verbessert: Zeit, Fehler, Aufwand.

Übungsauftrag (20 min): Teste deinen Prototyp mit drei Fällen und verbessere ihn.
- Drei Testfälle aufschreiben.
- Von jemand anderem testen lassen.
- Ergebnisse dokumentieren.
- Eine Verbesserung umsetzen.
Mindestprodukt: Getesteter und einmal verbesserter Prototyp.

Qualitätschecks:
- Ein Grenzfall ist getestet.
- Mindestens ein Fehlschlag ist ehrlich dokumentiert.
- Der Nutzen ist als Vorher-Nachher beschrieben.
Typischer Fehler: Nur der eigene Normalfall wird getestet.
Korrektur: Andere testen lassen und bewusst Grenzfälle provozieren.

## Session 8: Selbstständig anwenden

- Datum: 09.01.2027 (2027-01-09), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: roadmap
- Leitfrage: Kann ich ein reales Problem selbstständig mit AI lösen?
- Nutzen: Ich löse eine echte Aufgabe von Anfang bis Ende selbst: strukturieren, Werkzeuge wählen, entwickeln, prüfen, verbessern und den Nutzen zeigen.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kannst du eine reale Problemstellung strukturieren, Methoden und Werkzeuge selbst auswählen, eine AI-gestützte Lösung entwickeln, sie kritisch prüfen und verbessern und den Nutzen nachvollziehbar präsentieren.
- Lernziele: Ich strukturiere eine reale Problemstellung eigenständig. | Ich wähle Methode und Werkzeug begründet aus. | Ich prüfe mein Ergebnis mit dem Fünf-Punkte-AI-Check. | Ich präsentiere den erzeugten Nutzen nachvollziehbar.
- Ergebnisse: Eine reale Problemstellung strukturieren. | Passende Methoden und AI-Werkzeuge selbst auswählen. | Eine AI-gestützte Lösung entwickeln, prüfen und verbessern. | Den erzeugten Nutzen nachvollziehbar präsentieren.
- Mindestprodukt: Eine selbstständig entwickelte, geprüfte Lösung mit Nutzenpräsentation.
- Werkzeuge: Freie Werkzeugwahl aus der Toolbox
- Hinweis zu Daten: Keine echten Betriebsgeheimnisse und keine realen Personendaten. Im Zweifel vor dem Einsatz Freigabe einholen.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-8

### Lektion 1: Reales Problem strukturieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-8/lektion/b8-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich starte mit einer klaren Problemstellung statt mit einem Werkzeug.
Szenario: Der Abschluss ist kein Vorführen von Werkzeugen, sondern das Lösen eines Problems, das dich wirklich stört.
Hauptwerkzeug: Freie Wahl

Lernziele:
- Ich beschreibe Problem, Betroffene und Nutzen.
- Ich lege den Umfang fest, der in der verfügbaren Zeit machbar ist.
- Ich definiere, woran der Erfolg gemessen wird.

Voraussetzungen:
- Ein reales Problem aus dem eigenen Betrieb

Ablauf:
1. Problem wählen: Echt, wiederkehrend, in deinem Einflussbereich.
2. Betroffene und Nutzen benennen: Wer merkt die Verbesserung – und woran?
3. Umfang begrenzen: Was ist in der verfügbaren Zeit realistisch machbar?
4. Erfolgsmass festlegen: Zeit, Fehler, Qualität oder Aufwand – eine Grösse genügt.

Übungsauftrag (15 min): Erstelle deinen Problemsteckbrief.
- Problem beschreiben.
- Betroffene und Nutzen benennen.
- Umfang begrenzen.
- Erfolgsmass festlegen.
Mindestprodukt: Problemsteckbrief für die Abschlussarbeit.

Qualitätschecks:
- Das Problem ist echt und wiederkehrend.
- Der Nutzen ist benannt und messbar.
- Der Umfang ist in der Zeit machbar.
Typischer Fehler: Das Werkzeug steht zuerst fest, das Problem wird dazu gesucht.
Korrektur: Immer mit dem Problem beginnen, das Werkzeug folgt daraus.

### Lektion 2: Methode und Werkzeug wählen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-8/lektion/b8-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich begründe meine Werkzeugwahl statt sie zu übernehmen.
Szenario: Für dieselbe Aufgabe gibt es meist mehrere Wege. Entscheidend ist, den gewählten begründen zu können.
Hauptwerkzeug: Toolbox dieser Website

Lernziele:
- Ich ordne meine Aufgabe einem Anwendungszweck zu.
- Ich wähle Werkzeug und Methode begründet aus.
- Ich nenne eine Alternative und den Grund gegen sie.

Voraussetzungen:
- Problemsteckbrief

Ablauf:
1. Zweck bestimmen: Assistenz, Recherche, eigene Quellen, Visualisierung, Prototyp oder Workflow?
2. Werkzeug wählen: Aus der Toolbox den passenden Zweck auswählen, nicht das bekannteste Tool.
3. Methode festlegen: Lernkreislauf: Problem, Versuch, Lernen, zweiter Versuch, Prüfen, Transfer.
4. Alternative dokumentieren: Welche zweite Option gab es und warum hast du sie verworfen?

Übungsauftrag (15 min): Begründe deine Werkzeug- und Methodenwahl.
- Zweck bestimmen.
- Werkzeug wählen.
- Methode festlegen.
- Alternative dokumentieren.
Mindestprodukt: Dokumentierte Werkzeug- und Methodenwahl.

Qualitätschecks:
- Die Wahl passt zum Anwendungszweck.
- Eine Alternative ist genannt und begründet verworfen.
- Der Datenumgang ist geklärt.
Typischer Fehler: Immer dasselbe Werkzeug, unabhängig von der Aufgabe.
Korrektur: Zweck zuerst bestimmen, dann das Werkzeug dazu wählen.

### Lektion 3: Lösung entwickeln und prüfen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-8/lektion/b8-l3
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich entwickle iterativ und prüfe, statt beim ersten brauchbaren Ergebnis aufzuhören.
Szenario: Das erste Ergebnis sieht gut aus. Genau dann lohnt sich die Prüfung am meisten.
Hauptwerkzeug: Freie Wahl

Lernziele:
- Ich arbeite in mehreren Durchgängen.
- Ich wende den Fünf-Punkte-AI-Check vollständig an.
- Ich verbessere anhand der Prüfergebnisse.

Voraussetzungen:
- Werkzeugwahl aus Lektion 2

Ablauf:
1. Erste Version erstellen: Schnell und unvollkommen – Hauptsache, es existiert etwas.
2. AI-Check anwenden: Fakten, Quellen, Logik, Daten, Verantwortung – je ein dokumentierter Satz.
3. Gezielt verbessern: Die Schwachstelle mit der grössten Wirkung zuerst beheben.
4. Zweite Prüfung: Nach der Änderung erneut prüfen; Verbesserungen erzeugen neue Fehler.

Übungsauftrag (25 min): Entwickle und prüfe deine Lösung.
- Erste Version erstellen.
- AI-Check dokumentieren.
- Gezielt verbessern.
- Erneut prüfen.
Mindestprodukt: Geprüfte und verbesserte Lösung.

Qualitätschecks:
- Alle fünf Punkte des AI-Checks sind dokumentiert.
- Mindestens eine Schwachstelle wurde behoben.
- Nach der Änderung wurde erneut geprüft.
Typischer Fehler: Die Prüfung wird zum Schluss pro forma abgehakt.
Korrektur: Prüfen, bevor das Ergebnis fertig aussieht – dann wirkt es noch.

### Lektion 4: Nutzen präsentieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-8/lektion/b8-l4
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich zeige in fünf Minuten, was mein Ergebnis bringt – und halte Rückfragen stand.
Szenario: Am Ende zählt nicht, wie viele Werkzeuge du benutzt hast, sondern was besser geworden ist.
Hauptwerkzeug: Gamma
Weitere Werkzeuge: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich stelle Ausgangslage und Ergebnis gegenüber.
- Ich belege den Nutzen mit einer Zahl oder einem Beispiel.
- Ich beantworte kritische Rückfragen sachlich.

Voraussetzungen:
- Geprüfte Lösung aus Lektion 3

Ablauf:
1. Heute und verbessert gegenüberstellen: Zwei Spalten: so läuft es heute, so läuft es mit deiner Lösung.
2. Nutzen belegen: Eine Zahl, eine Messung oder ein konkretes Beispiel.
3. Ehrlich bleiben: Was hat nicht funktioniert und was bleibt offen?
4. Demo üben: Fünf Minuten, ohne Entschuldigungen, mit klarer Empfehlung.
5. Transfer benennen: Wo setzt du AI ab morgen im Alltag ein?

Übungsauftrag (20 min): Bereite deine Abschlussdemo vor.
- Vorher-Nachher darstellen.
- Nutzen belegen.
- Offene Punkte benennen.
- Fünf Minuten üben.
Mindestprodukt: Abschlussdemo mit belegtem Nutzen und offenen Punkten.

Qualitätschecks:
- Vorher und Nachher sind gegenübergestellt.
- Der Nutzen ist mit Zahl oder Beispiel belegt.
- Mindestens ein Fehlschlag ist ehrlich benannt.
Typischer Fehler: Die Demo zeigt Werkzeuge statt Nutzen.
Korrektur: Mit dem Problem starten und mit der Verbesserung enden.

## Leistungsnachweise

- Note 1: AI-gestützte Wissensarbeit (Erster Leistungsnachweis). Aufgabe: Bearbeite eine berufliche oder schulische Fragestellung mit Unterstützung von KI. Zeige dabei, dass du die bis zu diesem Zeitpunkt erlernten Grundlagen, Methoden und AI-Werkzeuge sinnvoll einsetzen, Informationen kritisch prüfen und Ergebnisse verständlich aufbereiten kannst. Schwerpunkte: KI-Grundkompetenz, wirksame AI-Nutzung, Recherche, kritische Prüfung.
- Note 2: AI im beruflichen Kontext (Zweiter Leistungsnachweis). Aufgabe: Übertrage die bisher im Kurs aufgebauten AI-Kompetenzen auf eine praktische berufliche Aufgabe oder Problemstellung. Zeige, wie KI zu einer besseren, effizienteren oder qualitativ hochwertigeren Lösung beitragen kann. Schwerpunkte: Praxistransfer, Problemlösung, gereignete Toolwahl, Qualitätssicherung.
- Note 3: AI Challenge (Dritter Leistungsnachweis – vor Weihnachten). Aufgabe: Löse eine relevante Problemstellung mit den bis dahin im Kurs aufgebauten Methoden und AI-Werkzeugen. Zeige, dass du zunehmend selbstständig entscheiden kannst, wann, wie und wofür KI sinnvoll eingesetzt wird, und dass du Ergebnisse kritisch prüfen und dein Vorgehen begründen kannst. Schwerpunkte: Selbstständigkeit, Problemlösung, Toolwahl, Nutzen, Validierung, Reflexion.